Metalloxid-Memristoren erhalten aufgrund ihrer breiten Materialvielfalt, niedrigen Kosten und CMOS-Kompatibilität große Aufmerksamkeit in den Bereichen nichtflüchtiger Speicher, intelligente Sensorik und neuromorphe Berechnung. Dennoch ist die praktische Anwendung und der Nutzen bestehender Metalloxid-Memristoren durch große Schwankungen der Schwellenspannung, instabile Schaltvorgänge und geringe zyklische Dauerhaftigkeit eingeschränkt. In dieser Arbeit wird ZnO als widerstandsverändernde Funktionsebene eingesetzt, indem eine 2 nm dünne Aluminiumoxid-Isolationsschicht mittels Atomlagenabscheidung eingeführt wird. Dies reguliert effektiv das Wachstum und das Aufbrechen von leitfähigen Filamenten im Bauteil, was die Schaltstabilität signifikant verbessert und das Stromschaltverhältnis auf über 10⁴ anhebt, während zugleich die Schwankungsbreite der Schwellenspannung deutlich verringert wird. Das Bauteil kann unter Spannungsvorspannung die Eigenschaften biologischer Neuronen wie Integration-Auslösung, Selbstleckage und Refraktärzeit simulieren und die Zündzeit durch Spannungspulshöhe steuern. Zusätzlich reduziert UV-Licht mit 365 nm wiederum die Schwellenspannung und verkürzt die Zündzeit. Basierend auf der fotoelektrischen kooperativen Steuerung des Bauteils wurde ein 64×64 Memristor-Array aufgebaut, mit dem erfolgreich optische Eingabetrackings extrahiert und geschärft wurden. Diese Studie bietet eine effektive Strategie zur Förderung der Entwicklung neuromorpher Berechnung.

Memristor;ultradünne Aluminiumoxidschicht;Neuron;fotoelektrische kooperative Steuerung